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崗位職責(zé)： 1. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)感知平臺(tái)的后臺(tái)Python開(kāi)發(fā)，優(yōu)化數(shù)據(jù)采集流程。 2. 使用AI算法（機(jī)器學(xué)習(xí)/圖計(jì)算）自動(dòng)分析數(shù)據(jù)庫(kù)表流向，構(gòu)建數(shù)據(jù)血緣關(guān)系。 3. 開(kāi)發(fā)并維護(hù)數(shù)據(jù)血緣圖譜，支持可視化查詢與分析。 4. 結(jié)合NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義建模，探索NLP2Graph應(yīng)用。 崗位要求： 1. 熟悉Python編程，熟練使用流行的Python庫(kù)及框架（pandas、numpy、FastAPI等）。 2. 深入了解并熟練應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，如Scikit-learn或PyTorch，能夠?qū)嵤┖蛢?yōu)化AI算法。 3. 具備圖數(shù)據(jù)庫(kù)（例如Neo4j）的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，了解數(shù)據(jù)血緣和知識(shí)圖譜的構(gòu)建和優(yōu)化。 4. 熟悉常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用，熟悉ETL加工流程，有大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用或開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 5. 了解大語(yǔ)言模型（LLM）的基礎(chǔ)知識(shí)和應(yīng)用場(chǎng)景，具備相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠?qū)LM應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中。